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Synthpop:基于人口普查数据的综合人群分析

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简介:
Synthpop项目运用先进的统计方法和机器学习技术,对大规模的人口普查数据进行深度挖掘与分析,旨在描绘出更为全面、细致的人群画像。通过这种方式,我们能够更好地理解社会结构及其演变趋势,并为政策制定者提供有力的数据支持。 SynthPop 是一种使用现代科学Python堆栈重新实现的工具,重点在于性能和代码可重用性。 SynthPop 代码是对参考文献中描述算法的新实现;如果您使用了SynthPop,则应引用该论文以及此存储库。 安装步骤如下: 创建虚拟环境: ``` virtualenv venv --python=python3.7 source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt cd synthpop/ python setup.py develop ```

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客服
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  • Synthpop
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    Synthpop项目运用先进的统计方法和机器学习技术,对大规模的人口普查数据进行深度挖掘与分析,旨在描绘出更为全面、细致的人群画像。通过这种方式,我们能够更好地理解社会结构及其演变趋势,并为政策制定者提供有力的数据支持。 SynthPop 是一种使用现代科学Python堆栈重新实现的工具,重点在于性能和代码可重用性。 SynthPop 代码是对参考文献中描述算法的新实现;如果您使用了SynthPop,则应引用该论文以及此存储库。 安装步骤如下: 创建虚拟环境: ``` virtualenv venv --python=python3.7 source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt cd synthpop/ python setup.py develop ```
  • Python项目
    优质
    本项目运用Python进行人口普查数据的深度分析与可视化展示,旨在揭示人口结构、分布及变化趋势,为政策制定提供依据。 Python项目——数据分析:人口普查。这是一个简单的数据分析项目,包含相关数据。
  • 收入
    优质
    该数据集包含了来自成人人口普查的全面信息,特别关注于收入水平。它为研究者和分析师提供了深入理解不同因素对个人收入影响的独特视角。 预测个人年收入是否超过50,000美元,基于人口普查数据。该数据集也被称为“Census Income”数据集。 额外的信息:Barry Becker 从1994年的美国人口普查数据库中提取了这些记录,并使用以下条件进行筛选:年龄大于16岁、调整后的总收入大于100美元、加权人数权重大于1以及每周工作小时数大于0。预测任务是确定一个人的年收入是否超过50,000美元。
  • 中国各乡镇量(第六次
    优质
    本资料集基于中国第六次全国人口普查数据,详尽记录了全国各地市县下辖乡镇的人口规模与分布情况,为研究和规划提供重要参考。 全国分乡镇人口数(第六次人口普查)共包含4万多条数据。
  • 全国表格
    优质
    该数据表格汇总了我国最新一轮全国人口普查的主要结果,涵盖人口数量、年龄结构、性别比例、城乡分布及教育水平等关键信息。 人口调查与分析用于计算和统计人口数据,以评估当前的人口现状及资源承载能力等相关方面。
  • 第七次.zip
    优质
    该资料包包含中国第七次全国人口普查的主要数据和统计结果,涵盖人口总量、年龄结构、性别比例、受教育程度等方面的信息。 第七次人口普查数据包括各省份的人口数量、占比情况以及性别比例和城镇比例等相关信息。
  • 成都第七次
    优质
    成都第七次人口普查数据提供了成都市最新的居民人口规模、年龄结构、性别比和受教育程度等详细信息,为城市规划和社会经济发展提供重要参考依据。 成都市第七次人口普查数据详细到街道级别,其中包括年龄占比、受教育水平以及各个年龄段的人口数量等相关字段。
  • 中国各乡镇(第六次).xls
    优质
    该Excel表格包含了中国第六次人口普查中各乡镇的人口统计数据,提供了详细的人口分布信息。 第六次人口普查提供了全国每个乡镇的人口数和户数组的数据。
  • 第五次街道级
    优质
    第五次人口普查街道级基础数据提供了中国21世纪初详细的人口分布、构成及变化情况,涵盖各城市街道层面的信息。 数据包含全国第五次人口普查的具体街道级人口数据,其中包括各个年龄段的人口数量。